Vulnerability Factors Associated with College Adjustment Trajectories During the First Wave of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has overturned the lives of students in higher education. In this quantitative longitudinal study, we examine trajectories of college adjustment (in terms of academic and social functioning) and associated personal vulnerability factors during the first wave of the pandemic. Ten Quebec colleges invited all their newcomer students as well as those already enrolled in an adapted service to complete a questionnaire twice: in October 2019 (pre-COVID-19) and April–May 2020 (peak of the first wave). The questionnaire included college adjustment scales and questions on disability status, GPA, parental incomes, and COVID-19 experience. The final sample comprises 1,435 students (mean age = 18.2 years) of which 42% are students with a learning or affective disorder. The trajectory analysis (growth mixture models) indicates that most students perceived moderate declines in academic and social adjustment during the first wave of COVID-19. Ten percent of students reported large declines in academic and social adjustment, whereas only 4% reported improvements. Students with mental health diagnosis, lower parental income, and lower high school GPA were generally at greater risk for following a low-functioning or worsening trajectory compared to other students. We recommend preventive measures to reduce the pandemic’s long-term effects on academic and professional outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».